CN114248267A - 参数显示方法、存储介质及信息处理装置 - Google Patents

参数显示方法、存储介质及信息处理装置 Download PDF

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Abstract

一种参数显示方法、存储介质及信息处理装置，设定能够实现对于多个评价指标均能够满足的值的参数，包括：(a)确定第一、第二指标。(b)获取在使用某个参数集使机器人动作时的第一、第二指标的值。(c)使用以包括第一、第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，来确定新的参数集。(d)获取在使用新的参数集时的第一、第二指标的值。(e)重复工序(c)、(d)，获取多个参数集以及第一、第二指标的值。(f)对于多个参数集中的两个以上，进行基于第一、第二指标的值的显示。第一参数集的第一指标的值比第二参数集的第一指标的值优异。第二参数集的第二指标的值比第一参数集的第二指标的值优异。

Description

参数显示方法、存储介质及信息处理装置
技术领域
本公开涉及进行机器人的控制参数相关的显示的方法、程序及信息处理装置。
背景技术
目前，存在设定机器人的控制参数的技术。在专利文献1的技术中，服务器计算机导出与“优先动作时间缩短”、“优先轨迹精度”、“优先能量消耗量最小化”等最优化的目的相应的多个调整用参数。针对计算出的各个调整用参数，计算最优化的效果。操作者确认这些最优化的效果，选择导入哪个调整用参数。机器人控制盘将现状的调整用参数的数据变更为从服务器计算机接收到的调整用参数的数据。
专利文献1：日本特开2003-103482号公报
在专利文献1所记载的技术中，分别向操作者提示按照一个目的最优化的多个调整用参数，操作者选择其中一个调整用参数。
但是，在实际设定控制机器人的动作的参数的情况下，以能够实现动作时间和轨迹精度等处于折中关系的多个评价指标均能够满足的值的方式设定参数。因此，在使用专利文献1的技术的情况下，会产生以下课题。例如，对于以“优先动作时间缩短”作为最优化的目的而得到的参数A，存在“轨迹精度”的值对用户来说在允许范围外的情况。另一方面，对于以“优先轨迹精度”作为最优化的目的而得到的参数B，存在“动作时间”的值对用户来说在允许范围外的情况。即，在专利文献1的技术中，有可能得不到能够实现多个评价指标均能够满足的值的参数。
另外，也有可能发生以下情况。用户最初将“动作时间”作为最优先的评价指标考虑。但是，对于以“优先动作时间缩短”作为最优化的目的而得到的参数A，虽然“动作时间”的值能够充分满足，但是“轨迹精度”的值对用户来说在允许范围外。另一方面，对于以“轨迹精度”作为最优化的目的而得到的参数B，虽然“动作时间”的值比参数A的“动作时间”的值差，但是对用户来说是在允许范围内。另外，“轨迹精度”的值也能够充分满足。因此，用户不采用最初作为最优先的评价指标而考虑的“动作时间”，而采用以“轨迹精度”作为最优化的目的而得到的参数B。即，在确定最终采用的参数的过程中，存在需要变更目的的情况，步骤变得复杂。
发明内容
本申请的发明人对于改变专利文献1的技术，以多个评价指标的加权和作为最优化的目的进行最优化，来导出参数的组的方式进行了研究。根据该方式，通过针对一个目的的最优化处理，或许能得到多个评价指标均能够满足的参数。但是，为了得到多个评价指标的加权和，对于多个评价指标，预先确定适当的权重并不容易。
根据本公开的一个方式，提供了一种进行与机器人的参数相关的显示的方法。该方法包括：工序(a)，确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标；工序(b)，获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集来使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；工序(c)，基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用将包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，来确定新的参数集；工序(d)，获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；工序(e)，重复执行所述工序(c)及工序(d)，获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；以及工序(f)，对于所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示，其中，所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
附图说明
图1示出本公开的一实施方式的机器人系统的说明图。
图2是示出控制装置40的功能块、机器人1～3和光学系统20的关系的框图。
图3是示出动作参数44c的图。
图4是示出按照加减速特性控制的TCP的速度的例子的图。
图5是示出TCP的加减速特性中包括的TCP的基准目标加速度Ast和惯量I的关系的曲线图。
图6是示出设定装置600的结构的框图。
图7是示出对机器人的参数进行最优化的处理的流程图。
图8是示出动作结束时的TCP的位置的曲线图。
图9是以横轴作为频率来表示机器人执行动作时产生的声音的大小(dB)的曲线图。
图10是示出在图7的步骤S205中，在设定装置600的显示器602上显示的用户界面画面I211的图。
图11是示出在步骤S250中显示的用户界面画面I251的图。
图12是示出图7的步骤S210中的贝叶斯最优化处理的目标函数空间的图。
图13是示出在图7的步骤S250中显示的用户界面画面I252的图。
图14是示出在图7的步骤S250中显示的用户界面画面I253的图。
图15是示出在图7的步骤S250中显示的用户界面画面I254的图。
图16是示出在到步骤S240为止的处理中得到的参数集的特性的曲线图。
图17是示出在实施方式5中对机器人的参数进行最优化的处理的流程图。
图18是示出在图17的步骤S250中显示的用户界面画面I255的图。
图19是示出实施方式6中的设定装置600及机器人3的结构的框图。
图20是示出在图7的步骤S205中，在设定装置600的显示器602上显示的用户界面画面I212的图。
附图标记说明：
A：臂；A1～A6：臂部件；Ast：基准目标加速度；B11～B16：按钮；B21～B25：按钮；B41～B44：按钮；B51：确定按钮；B52：取消按钮；B56：确定按钮；B57：取消按钮；B58：再搜索按钮；B61～B64：按钮；D11：选择窗；D12：选择窗；Da：旋转角度；Dc：控制量；De：偏差；Dt：目标角度；E1～E6：编码器；I：惯量；I211：用户界面画面；I212：用户界面画面；I251：用户界面画面；I251g：曲线图；I252：用户界面画面；I252t：列表；I253：用户界面画面；I253g：曲线图；I254：用户界面画面；I254t：列表；I255：用户界面画面；I255t：列表；Imax：惯量的最大值；Imin：惯量的最小值；Ith：惯量的阈值；J1～J6：关节；Kpd：微分增益；Kpi：积分增益；Kpp：比例增益；Kvd：微分增益；Kvi：积分增益；Kvp：比例增益；L：位置；L1：过冲量的允许范围的上限；L2：过冲量的允许范围的下限；L21～L25：项；L41～L44：项；L61～L64：项；Lmax：过冲量；Lpm：TCP的位置偏移的阈值；Lt：目标位置；M1～M6：电机；OS：过冲量；OT：动作时间；PS1～PS5：参数集；RP：参照点；Rt：频带；S1：加速度传感器；S2：加速度传感器；S3：麦克风；SS1～SS4：区间；T：基台；TCP：工具中心点；Ts：整定时间；U1：坐标系的对应关系；U2：坐标系的对应关系；V：TCP的速度；W：对象物；a0：限制最大加速度；a1：上限最大加速度；b：基准目标加速度的斜率；t1～t4：时刻；1：机器人；2：机器人；3：机器人；20：光学系统；21：拍摄部；22：照明部；23：夹钳；40：控制装置；42：检测部；43：控制部；43a：位置控制部；43d：伺服机构；44：存储部；44a：参数；44b：机器人程序；44c：动作参数；44d：光学参数；600：设定装置；602：显示器；604：键盘；605：鼠标；610：CPU；611：动作执行部；612：参数搜索部；612a：指标确定部；612b：新参数确定部；612c：参数获取部；612d：再搜索部；613：评价部；613a：动作时间测量部；613b：过冲量测量部；613c：振动量测量部；613d：噪声等级测量部；613e：估计寿命计算部；613f：转矩比例计算部；614：显示控制部；630：RAM；640：ROM。
具体实施方式
A.实施方式1：
A1.机器人系统的结构：
图1是示出本公开的一实施方式的机器人系统的说明图。作为本公开的一实施方式的机器人系统具备机器人1～3、控制装置40和设定装置600。
控制装置40控制机器人1～3。控制装置40以通过电缆与机器人1～3可通信的方式连接。控制装置40具备作为处理器的CPU、RAM和ROM。控制装置40的CPU通过将存储在ROM中的计算机程序加载到RAM中并执行，使机器人动作。
设定装置600生成规定机器人1～3的动作的动作程序，设定动作程序的参数。设定装置600以通过电缆与控制装置40可通信的方式连接。由设定装置600生成的动作程序被发送到控制装置40。控制装置40按照从设定装置600接收到的动作程序使机器人1～3动作。关于设定装置600的结构，将在后面进行说明。
机器人1～3是通过进行示教而能够进行各种作业的通用机器人。更具体地，机器人1～3是在臂A上安装各种末端执行器而使用的单臂机器人。机器人1～3是具备分别不同的末端执行器21、22、23的六轴机器人。在本实施方式中，在机器人1～3中，臂A、轴的结构相同。
以机器人3为例，对机器人1～3的结构进行说明。机器人3具备基台T、六个臂部件A1～A6和六个关节J1～J6。基台T固定在作业台上。基台T以及六个臂部件A1～A6通过关节J1～J6连结。在本实施方式中，关节J2、J3、J5是弯曲关节。关节J1、J4、J6是扭转关节。在本说明书中，将各关节J1～J6中的旋转轴也称为“动作轴”。
在臂A中位于前端的臂部件A6上安装有末端执行器。机器人1～3通过驱动六轴的臂A，能够将末端执行器配置在预定的范围内的任意位置，使其具有任意的姿势，即角度。
在机器人1～3上安装有相互不同的末端执行器。安装在机器人1上的末端执行器是拍摄部21。拍摄部21能够拍摄视野内的图像。拍摄部21具备能够调整曝光时间和光圈的机构。安装在机器人2上的末端执行器是照明部22。照明部22能够向照射范围照射光。照明部22具备能够调整亮度的机构。下面，将拍摄部21及照明部22也称为“光学系统”。安装在机器人3上的末端执行器是夹钳23。夹钳23能够把持对象物W。
在本实施方式中，将相对于机器人1～3所具备的末端执行器相对固定的位置定义为工具中心点(TCP)。TCP的位置成为末端执行器的基准位置。以TCP为原点，定义TCP坐标系。TCP坐标系是相对于末端执行器相对固定的三维正交坐标系。
在臂A中位于前端的臂部件A6上，与末端执行器一起安装有加速度传感器S1。加速度传感器S1能够获取关于相互垂直的三轴方向的加速度、以及绕这些轴的角速度的信息。基于这些信息，控制装置40识别末端执行器的倾斜、包括末端执行器的速度及方向的移动速度、以及末端执行器的当前位置。
在本说明书中，将规定设置有机器人1～3的空间的坐标系称为“机器人坐标系”。机器人坐标系是由在水平面上相互正交的x轴和y轴、以垂直向上作为正方向的z轴规定的三维正交坐标系(参照图1的上段左部)。z轴的负方向与重力方向一致。通过x、y、z方向的位置能够表现三维空间中的任意位置。用Rx表示绕x轴的旋转角，用Ry表示绕y轴的旋转角，用Rz表示绕z轴的旋转角。通过Rx、Ry、Rz方向的旋转角能够表现三维空间中的任意姿态。以下，在标记为“位置”的情况下，也可以意味着姿势。
在本实施方式中，预先定义了各坐标系的关系。其结果是，各坐标系中的坐标值能够相互变换。即，TCP坐标系、传感器坐标系及机器人坐标系中的位置和向量能够相互变换。这里，为了容易理解技术，对控制装置40在机器人坐标系中控制TCP的位置的情况进行说明。
A2.机器人的控制：
(1)机器人的结构和控制装置的功能：
图2是示出控制装置40的功能块、机器人1～3和光学系统20的关系的框图。机器人1～3分别具备作为致动器的电机M1～M6和作为传感器的编码器E1～E6。
电机M1～M6分别驱动关节J1～J6。具体地，机器人的臂A的控制通过控制电机M1～M6来进行。向各电机M1～M6供给电力的电源线分别具备电流计。控制装置40能够通过这些电流计测量向各电机M1～M6供给的电流。编码器E1～E6分别检测电机M1～M6的旋转角度。
控制装置40具备存储部44。控制装置40作为检测部42及控制部43发挥功能。
检测部42与构成光学系统20的拍摄部21和照明部22连接。检测部42检测对象物，确定对象物的位置及姿势。控制部43进行机器人1～3的末端执行器的位置控制。下面，对末端执行器的位置控制进行说明。
(2)机器人的末端执行器的位置控制：
在控制部43中，电机M1～M6的旋转角度的组合与机器人坐标系中的TCP的位置的对应关系U1存储在未图示的存储介质中(参照图2的中段右部)。在控制部43中，坐标系之间的对应关系U2还存储在未图示的存储介质中。另外，对应关系U1、U2也可以存储在存储部44中。
控制部43能够基于对应关系U2将任意坐标系中的向量变换为其他坐标系中的向量。例如，控制部43能够基于加速度传感器S1的输出，获取传感器坐标系中的机器人1～3的加速度，并变换为机器人坐标系中的TCP的加速度。
控制部43通过驱动臂A来控制机器人1～3的各部位的位置。控制部43具备作为功能部的位置控制部43a及伺服机构43d(参照图2中段)。
(i)伺服机构43d中的处理：
伺服机构43d执行伺服控制。更具体地，伺服机构43d执行使编码器E1～E6的输出所示的电机M1～M6的旋转角度Da与作为控制目标的目标角度Dt一致的反馈控制。伺服机构43d使用旋转角度Da与目标角度Dt的偏差De、该偏差De的积分及该偏差De的微分来执行对位置的PID控制。在图2中，示出了比例增益Kpp、积分增益Kpi、微分增益Kpd(参照图2的中段左部)。
伺服机构43d使用对使用了上述Kpp、Kpi、Kpd的位置的PID控制的输出与旋转角度Da的微分的偏差、该偏差的积分、该偏差的微分，来执行对速度的PID控制。在图2中，示出了比例增益Kvp、积分增益Kvi、微分增益Kvd(参照图2的中段左部)。
以上处理的结果是，确定了控制量Dc。针对电机M1～M6分别确定控制量Dc。控制部43以各电机M1～M6的控制量Dc控制各电机M1～M6。控制部43控制电机M1～M6的信号是PWM(Pulse Width Modulation：脉冲宽度调制)调制后的信号。另外，伺服机构43d使用的伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd是能够变更的参数。以下，在对位置控制部43a中的处理进行说明之前，对机器人1～3的参数进行说明。
(ii)机器人的参数：
在存储部44存储有各种参数44a和用于控制机器人1～3的机器人程序44b(参照图2的中段左部)。机器人程序44b主要表示机器人1～3实施的作业的顺序，即动作的顺序。机器人程序44b通过预先定义的命令的组合来记述。参数44a是实现各动作所需的具体值。参数44a作为各命令的参数记述。伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd是参数44a的一部分。
在本实施方式中，参数44a及机器人程序44b通过对机器人的示教而生成，并存储于存储部44。存储于存储部44的参数44a及机器人程序44b能够通过设定装置600来修正(参照图2的下段右部)。
图3是示出动作参数44c的图。动作参数44c构成参数44a的一部分。参数44a除了动作参数44c之外，还包括光学参数44d。光学参数44d是用于控制机器人1的拍摄部21和机器人2的照明部22的参数。动作参数44c是与机器人1～3的动作相关的参数。动作参数44c在位置控制中被参照。机器人1～3的一系列作业被分为多个动作。通过示教而生成实施各动作时的动作参数44c。
在动作参数44c中包括表示各动作中的“起点”和“终点”的参数。起点和终点可以由各种坐标系定义。在本实施方式中，控制对象的机器人的TCP的“起点”及“终点”由机器人坐标系定义。关于机器人坐标系的各轴的平移位置和旋转位置被定义。
动作参数44c中包括多个动作中的TCP的“加减速特性”。由加减速特性规定机器人1～3的TCP从各动作的起点移动至终点时的各时刻的TCP的速度。
图4是示出根据加减速特性控制的TCP的速度的例子的图。在图4中，在从起点的TCP的移动开始时刻t1到TCP到达终点的时刻t4的各时刻，规定了TCP的速度V。在图4的例子中，在时刻t1～t2期间，TCP以目标加速度进行加速，在时刻t2～t3期间保持一定的速度，在时刻t3～t4期间，TCP以目标加速度进行减速。在本实施方式中，加速时的目标加速度的绝对值的大小和减速时的目标加速度的绝对值的大小相同。
加减速特性也可以由各种坐标系定义。在本实施方式中，由加减速特性记述的速度是关于控制对象的机器人的TCP的速度。该TCP的速度由机器人坐标系定义。即，定义关于机器人坐标系的各轴的平移速度和旋转速度(角速度)。
在机器人1～3中，在某关节前面的机器人的构成部分的形状能够根据在其前面的关节的角度而变化。因此，机器人1～3的某关节前面的惯量，即惯性力矩能够根据在其前面的关节的角度而变化。例如，在取得六个臂部件A1～A6排成一列的姿势时，以关节J1为基准的旋转的惯量最大(参照图1)。此时，六个臂部件A1～A6的整体的重心位于最远离关节J1的位置。另一方面，在臂A取六个臂部件A1～A6的整体的重心最接近关节J1的姿势时，以关节J1为基准的旋转的惯量最小。电机能够实现的加速度根据电机驱动的对象物的惯量而变化。因此，对驱动各关节的电机指示的加速度根据各个关节前面的惯量而确定(参照图4的t1～t2、t3～t4)。TCP的加速度以如下方式确定。
图5是示出TCP的加减速特性所包括的TCP的基准目标加速度Ast与惯量I的关系的曲线图。关于各关节J1～J6，作为动作参数44c之一，限制最大加速度a0被确定。限制最大加速度a0是在该关节前面的机器人的结构的惯量I为最大值Imax时，电机能够稳定地实现的加速度。另外，对于各关节J1～J6，作为动作参数44c之一，上限最大加速度a1被确定。上限最大加速度a1是在该关节前面的机器人的结构的惯量I在规定值Ith以下时，电机能够稳定地实现的加速度。惯量Ith是该关节前面的机器人的结构的惯量的最小值Imin与最大值Imax之间的值。另外，限制最大加速度a0及上限最大加速度a1以机器人保持预定的额定负荷为前提而确定。
由图5可知，在该关节前面的惯量在规定值Ith以下时，基准目标加速度Ast为一定值a1。在该关节前面的惯量大于规定值Ith时，基准目标加速度Ast以斜率b相对于惯量直线减少。即，b是基准目标加速度Ast的变化率。
b＝{(a0-a1)/(Imax-Ith)}···(Eq1)
另外，基准目标加速度Ast根据机器人保持的负荷的大小进行修正。TCP的目标加速度At通过将基准目标加速度Ast乘以负荷修正系数CL而得到(参照图4的t1～t2、t3～t4)。
At＝CL×Ast···(Eq2)
负荷修正系数CL例如由下式确定。当机器人保持的负荷w为额定负荷w0时，c＝1。当机器人保持的负荷w大于额定负荷w0时，c<1。当机器人保持的负荷w小于额定负荷w0时，c>1。
c＝{-(w-w0)/(wmax-wmin)}+1
＝d×(w-w0)+1
在此，w是机器人所保持的负荷的大小。
w0是作为基准的额定负荷。
wmax是机器人能够保持的负荷的最大值。
wmin是机器人能够保持的负荷的最小值。
d＝{-1/(wmax-wmin)}
作为动作参数44c的一部分的加减速特性的参数包括：限制最大加速度a0、上限最大加速度a1、基准目标加速度Ast的斜率b、负荷修正系数CL的斜率d(参照图3)。通过利用后述的处理将这些参数最优化，能够对每个动作自动地设定动作轴的加减速的变化。
动作参数44c包括伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd(参照图3)。控制部43进行调整，以使伺服机构43d应用的伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd成为作为动作参数44c而存储的值。在本实施方式中，针对每个动作确定伺服增益的值。但是，在后述的最优化等中，也可以每隔更短的期间来确定伺服增益。
(iii)位置控制部43a中的处理：
位置控制部43a执行位置的控制。更具体地，控制部43以根据目标位置而通过线性运算导出的旋转角度来控制电机M1～M6。在本说明书中，将以根据目标位置而通过线性运算导出的旋转角度控制电机M1～M6的模式称为“位置控制模式”。
在以位置控制模式进行控制的情况下，位置控制部43a确定各微小动作的目标位置Lt。在得到各微小动作的目标位置Lt时，控制部43基于目标位置Lt和对应关系U1，将规定机器人坐标系的各轴的方向的动作位置变换为作为各电机M1～M6的目标的旋转角度的目标角度Dt(参照图2的中段右部)。
伺服机构43d参照参数44a来获取伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd，并基于目标角度Dt导出控制量Dc(参照图2的中段左部)。分别针对电机M1～M6来确定控制量Dc，并根据各电机M1～M6的控制量Dc来分别控制电机M1～M6。其结果是，在各动作中，TCP经由各个微小动作的目标位置Lt，按照加减速特性从起点移动到终点。
A3.设定装置的结构：
图6是示出设定装置600的结构的框图。设定装置600生成规定机器人1～3的动作的动作程序(参照图1的下段右部)。为了容易理解技术，在图6中仅示出机器人1～3中的机器人3。
设定装置600是具备作为输出装置发挥功能的显示器602、作为输入装置发挥功能的键盘604及鼠标605的计算机。设定装置600还具备作为处理器的CPU610、RAM630和ROM640。CPU610通过将存储在存储介质中的计算机程序加载到RAM630执行，从而实现包括参数的最优化处理的各种功能。设定装置600经由接口与机器人3的加速度传感器S1及控制装置40连接。
A4.参数的最优化处理：
(1)参数的最优化处理的流程：
图7是示出对机器人的参数进行最优化的处理的流程图。在本实施方式中，在应用机器人1～3之前，动作参数44c中的表示加减速特性的参数和表示伺服增益的参数被最优化(参照图3)。这些参数的组在本说明书中称为“参数集”。图7的处理由设定装置600的CPU610(参照图1的下段右部及图6)执行。
在步骤S200中，CPU610根据来自用户的指示，确定对加减速特性和伺服增益进行最优化的动作。这里，将机器人3的夹钳23所保持的对象物W从某地点移动到其他地点的动作确定为最优化的动作(参照图1)。
在步骤S205中，CPU610确定用于评价机器人3的控制结果的第一指标和第二指标。第一指标和第二指标从以下指标中确定。
(I-1)动作时间：
动作时间是从动作的开始到结束的所需时间。在某控制中，动作时间越短，其控制的评价越高。动作时间能够基于动作的开始时及结束时的TCP的目标位置和从编码器E1～E6(参照图2上段)得到的TCP的各时刻的位置来确定。在图6中，将测量动作时间的CPU610的功能部表示为“动作时间测量部613a”。
(I-2)过冲量：
过冲量是动作结束时的TCP的位置偏移的最大值。在某一控制中，过冲量越小，其控制的评价越高。
图8是示出动作结束时的TCP的位置的曲线图。过冲量OS被测量为机器人的TCP的目标位置Lt与过冲量Lmax的偏移。TCP的位置偏移能够基于动作结束时的TCP的目标位置Lt、从编码器E1～E6(参照图2上段)得到的动作结束时前后的TCP的位置L、设置在机器人的臂的前端的加速度传感器S1的输出来确定。在图6中，将测量过冲量的CPU610的功能部表示为“过冲量测量部613b”。
(I-3)动作结束后的振动量：
振动量通过到动作结束后的TCP的位置偏移小于预定的值Lpm的时刻Ts为止的从目标位置的超出量的绝对值的合计来进行评价。在某一控制过程中，动作结束后的振动量越小，其控制的评价越高。在图6中，将测量振动量的CPU610的功能部表示为“振动量测量部613c”。
(I-4)噪声等级：
噪声等级是机器人执行动作时产生的声音的大小。在某一控制过程中，噪声等级越小，其控制的评价越高。
图9是以横轴作为频率来表示机器人执行动作时产生的声音的大小(dB)的曲线图。噪声等级可以如下确定。即，通过设置在各机器人附近的麦克风收集声音，基于预定的频带Rt中包括的声音的大小(能量)，能够确定噪声等级。通过确定“声音的大小”的评价指标，能够对参数进行设定，以抑制对用户来说不舒服的声音。在图6中，将测量噪声等级的CPU610的功能部表示为“噪声等级测量部613d”。
(I-5)估计寿命：
估计寿命L按照以下的式(Eq3)计算。在某一控制中，估计寿命越大，其控制的评价越高。
[数学式1]
Figure BDA0003273700790000141
L1：额定寿命时间[时间]
K1：旋转速度系数
Figure BDA0003273700790000142
K2：负荷率
Figure BDA0003273700790000143
f：负荷种类系数
【表1】
Figure BDA0003273700790000151
在图6中，将计算估计寿命的CPU610的功能部表示为“估计寿命计算部613e”。
(I-6)转矩比例：
各电机的转矩比例由“动作中对输出轴施加的转矩的平均值”/“允许转矩的值”得到。“允许转矩”是电机能够连续地对输出轴施加的转矩。“允许转矩”针对各个电机确定。“动作中对输出轴施加的转矩的平均值”能够基于测量流过电机M1～M6的电流的电流计的输出来确定。在某一控制过程中，转矩比例越小，其控制的评价越高。在图6中，将计算转矩比例的CPU610的功能部表示为“转矩比例计算部613f”。
图10是示出在图7的步骤S205中，在设定装置600的显示器602上显示的用户界面画面I211的图。用户界面画面I211包括按钮B11～B15和选择窗D11、D12。
在用户界面画面I211中，在显示器602上显示用于评价机器人3的控制结果的3个以上的指标。更具体地，在上段显示动作时间，在下段显示过冲量、振动量、噪声等级、估计寿命及转矩比例。过冲量、振动量、噪声等级、估计寿命及转矩比例是具有它们的评价越高，动作时间越长的倾向的指标。即，过冲量、振动量、噪声等级、估计寿命及转矩比例和动作时间是相互处于折中关系的指标。
用户能够在选择窗D11中选择“1”或“2”。在将动作时间选择为第一指标的情况下，用户在选择窗D11中选择“1”。在将动作时间选择为第二指标的情况下，用户在选择窗D11中选择“2”。
在本实施方式中，用于选择噪声等级的按钮B13被设定为无法选择。用户通过在用户界面画面I211上选择按钮B11、B12、B14、B15中的任一个，能够从过冲量、振动量、估计寿命及转矩比例中选择一个指标。
用户能够在选择窗D12中选择“1”或“2”。在将通过按钮B11～B15选择的指标选择为第一指标的情况下，用户在选择窗D12中选择“1”。在将通过按钮B11～B15选择的指标选择为第二指标的情况下，用户在选择窗D12中选择“2”。
在选择窗D11中选择了“1”的情况下，在选择窗D12中自动选择“2”。在选择窗D11中选择了“2”的情况下，在选择窗D12中自动选择“1”。在选择窗D12中选择了“1”的情况下，在选择窗D11中自动选择“2”。在选择窗D12中选择了“2”的情况下，在选择窗D11中自动选择“1”。
CPU610根据来自用户的指示，从用户界面画面I211上显示的三个以上的指标中确定第一指标和第二指标。在图10的例子中，动作时间被选择为参数集的评价所使用的第一指标，过冲量被选择为参数集的评价所使用的第二指标。因此，动作时间被确定为第一指标，过冲量被确定为第二指标。在图6中，将实现步骤S205的处理的CPU610的功能部表示为“指标确定部612a”。
通过进行这样的处理，能够在之后的步骤S250中对用户提示能够实现反映了用户的意图的性能的参数集。
在图7的步骤S210中，确定要评价的参数集的具体值。在本实施方式中，评价的参数是限制最大加速度a0、上限最大加速度a1、基准目标加速度Ast的斜率b、负荷修正系数CL的斜率d、伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd的具体值的组合(参照图2的中段左部以及图3、图5)。在本实施方式中，在步骤S210中，这些参数集的具体值通过贝叶斯最优化处理来确定。不过，在最初执行步骤S210时，预定的存储在控制装置40的存储部44中的参数集的值被采用。在图6中，将实现步骤S210的处理的CPU610的功能部表示为“新参数确定部612b”。
在步骤S220中，根据在步骤S210中确定的参数集，执行在步骤S200中确定的动作。然后，对根据在步骤S210中确定的参数集而执行的动作进行评价。具体地，获取在使用在步骤S210中确定的用于控制机器人3的参数集使机器人3动作的情况下的第一指标即动作时间OT的值及第二指标即过冲量OS的值。在图6中，将在步骤S220中使机器人执行动作的CPU610的功能部表示为“动作执行部611”。在图6中，将在步骤S220中评价机器人的动作而获取第一指标及第二指标的CPU610的功能部表示为“评价部613”。“评价部613”包括“动作时间测量部613a”及“过冲量测量部613b”。
在步骤S230中，将在前面的步骤S220中评价的参数集、以及该第一指标的值及第二指标的值存储在RAM630中。首先，判定在前面的步骤S220中评价的参数集是否是帕累托解。关于第一指标和第二指标两者，至此在步骤S210中确定并在步骤S220中评价的参数集中没有比在前面的步骤S220中评价的参数集优异的参数集的情况下，在前面的步骤S220中评价的参数集是“帕累托解”。在前面的步骤S220中评价的参数集与“帕累托解”或“非帕累托解”的属性信息一起存储在RAM630中。另外，对于至此存储在RAM630中的参数集，与新存储在RAM630中的参数集相比，第一指标和第二指标两者都较差的参数集，其属性变更为“非帕累托解”。
在步骤S240中，判定是否满足最优化的结束条件。具体地，判定是否已经执行了预定次数的步骤S210～S230的处理。在本实施方式中，预定次数是3以上的数。在执行了预定次数的步骤S210～S230的处理的情况下，判定为满足最优化的结束条件。在不满足最优化的结束条件的情况下，增加处理的重复次数的计数，处理返回到S210。在满足最优化的结束条件的情况下，处理进入S250。
在接着步骤S240执行的步骤S210中，基于到目前为止在步骤S210中确定的参数集以及它们的第一指标的值及第二指标的值，通过贝叶斯最优化，获取新的参数集。然后，在步骤S220、S230中，获取在使用新的参数集使机器人3动作的情况下的第一指标的值及第二指标的值。
重复执行步骤S210、S220、S230的处理，直到满足步骤S240的条件。其结果是获取了多个参数集以及这些多个参数集各自的第一指标的值及第二指标的值。在图6中，将使用新参数确定部612b及评价部613来实现步骤S210～S240的处理的CPU610的功能部表示为“参数获取部612c”。另外，将作为CPU610的功能部的指标确定部612a、新参数确定部612b、参数获取部612c统一表示为“参数搜索部612”。
在图7的步骤S250中，对于存储在RAM630中的参数集，CPU610在显示器602上进行基于各自的第一指标的值及第二指标的值的显示(参照图1的下段右部)。
图11是示出在步骤S250中显示的用户界面画面I251的图。用户界面画面I251包括曲线图I251g和按钮B51、B52。
曲线图I251g是以第一指标即动作时间OT作为横轴，以第二指标即过冲量OS作为纵轴的曲线图。在曲线图I251g中显示有与存储在RAM630中的参数集对应的点。表示非帕累托解的参数集的点由×表示。表示作为帕累托解的参数集的点由空心圆表示。用与纵轴或横轴平行的虚线连接表示作为帕累托解的参数集的空心圆。
在曲线图I251g中，表示作为帕累托解的参数集PS1～PS5的空心圆作为按钮发挥功能。表示作为帕累托解的参数集PS1～PS5的按钮可以仅选择任一个。
通过进行这样的显示，用户能够根据基于多个参数集PS1～PS5的动作时间OT的值及过冲量OS的值的圆的显示，从多个参数集PS1～PS5中选择能够实现第一指标即动作时间OT及第二指标即过冲量OS均能够满足的值的参数集。因此，对于动作时间OT的值及过冲量OS的值，无法预先设想适当的数值的用户也能够适当地确定参数集。
即，用户基于曲线图I251g的显示的相对位置，能够容易地理解多个参数集各自的特性。因此，用户能够容易地选择能够实现动作时间OT及过冲量OS均能够满足的值的参数集。
在曲线图I251g上以空心圆显示的多个参数集PS1～PS5的显示例如包括表示参数集PS1的显示和表示参数集PS5的显示。参数集PS1的动作时间OT的值比参数集PS5的动作时间OT的值小。参数集PS5的过冲量OS的值比参数集PS1的过冲量OS的值小。
因此，通过曲线图I251g，用户能够观察基于对动作时间OT发挥优异性能的参数集PS1和对过冲量OS发挥优异性能的参数集PS5的显示，选择参数集。
另外，在曲线图I251g中以空心圆显示的参数集PS1～PS5由存储在RAM630中的参数集中作为帕累托解的三个以上的参数集构成。即，在显示器602的曲线图I251g中，进行基于具有最佳的动作时间OT的值的参数集PS1及具有最佳的过冲量OS的值的参数集PS5以外的参数集PS2～PS4的显示。因此，用户能够基于显示器602中的显示，选择具有最佳的动作时间OT的值的参数集PS1及具有最佳的过冲量OS的值的参数集PS5以外的参数集PS2～PS4。其结果是，与在显示器602上进行仅基于具有最佳的动作时间OT的值的参数集PS1及具有最佳的过冲量OS的值的参数集PS5的显示的方式相比，用户能够选择能够实现动作时间OT及过冲量OS均能够满足的值的参数集的可能性高。
在用户界面画面I251中，按钮B51是用于确定帕累托解的参数集PS1～PS5中通过空心圆的按钮选择的参数集的按钮。按钮B52是用于取消通过空心圆的按钮选择的参数集的按钮。在图6中，将实现步骤S250的处理的CPU610的功能部表示为“显示控制部614”。
在图7的步骤S260中，CPU610从用户接收指定多个参数集PS1～PS5中的一个参数集的指示。具体地，用户在曲线图I251g中选择表示参数集PS1～PS5的空心圆中的一个，通过用鼠标605点击按钮B51，来指定参数集。然后，处理结束。
然后，从设定装置600向控制装置40发送所指定的参数集，并存储在存储部44中(参照图2)。机器人3由该参数集的参数44a和机器人程序44b控制。
通过这样的结构，作为在机器人的控制中使用的参数集，能够确定反映了用户的意图的一个参数集。
(2)参数集的确定方法：
在图7的步骤S210中，基于至此在步骤S210中确定的参数集以及它们的第一指标的值及第二指标的值，通过贝叶斯最优化，获取新的参数集。
贝叶斯最优化是假设根据m维输入x给出输出y的黑箱函数服从高斯过程(Gaussian Process：GP)，搜索使输出y最大化的输入x的方法。通过在假设黑箱函数服从高斯过程的情况下进行处理，与假设目标函数的观测值服从其他分布的情况相比，可以通过简单的处理进行对各种目标函数高度拟合的最优化。
目标函数y＝f(x)是提供由作为m维向量的输入x(x∈Rm)确定的标量值y(y∈R)的黑箱函数。m为1以上的整数。
在本实施方式中，m维输入x是作为限制最大加速度a0、上限最大加速度a1、基准目标加速度Ast的斜率b、负荷修正系数CL的斜率d、伺服增益Kpp、Kpi、Kpd、Kvp、Kvi、Kvd的具体值的组合的参数集(参照图2的中段左部以及图3、图5)。
图12是示出图7的步骤S210中的贝叶斯最优化的目标函数空间的图。在本实施方式中，目标函数空间是以第一指标即动作时间OT作为横轴，以第二指标即过冲量OS作为纵轴的二维空间。目标函数y＝f(x)是由参照点RP和至此得到的帕累托解确定的帕累托超体积中过冲量OS位于L1与L2之间的部分的超体积。L1是过冲量的允许范围的上限。L2是过冲量的允许范围的下限。L1、L2被预先设定，存储在控制装置40的存储部44中(参照图2的下段左部)。
关于求出使y最大的x的最优化，由下式来表示。
[数学式2]
argmaxxy(x)…(1)
作为所观测的输出，使用加上了观测噪声ε的形式。
输出的观测值yj＝f(xj)+ε
将对于n组输入x的n个输出y的组设为观测值的组(x1:n,y1:n)。
假设目标函数f(x)的值服从以下的高斯分布。
高斯分布
[数学式3]
Figure BDA0003273700790000211
由作为n组的观测结果得到的对于未观测的输入x的平均的估计值
[数学式4]
Figure BDA0003273700790000221
和方差的估计值
[数学式5]
Figure BDA0003273700790000222
确定的高斯分布。
[数学式6]
Figure BDA0003273700790000223
[数学式7]
Figure BDA0003273700790000224
在此，
·核函数的例子：
Figure BDA0003273700790000225
·核矩阵：
Figure BDA0003273700790000226
·协方差向量
Figure BDA0003273700790000227
未观测的输入
Figure BDA0003273700790000228
与已观测的n组输入x1:n之间的协方差向量
另外，σ2表示噪声ε的方差，I表示单位矩阵，上角字符T表示转置。
核函数k(xi,xj)的α、Λ、β是在贝叶斯最优化的步骤中，以使高斯过程拟合观测结果的方式调整的超参数。
虽然不是必须的，但是能够以使高斯过程更拟合观测结果的方式调整超参数。
获得函数(Acquired Function：AF)是表示对于未观测的输入x的评价值的函数。获得函数最高的输入x被选择为下一个输入。作为获得函数，例如能够使用下面的函数AF1(x)和AF2(x)。
EI函数(Expected Improvement)：
[数学式8]
AF1(x)＝EI(x)＝(μn(x)-f(xbest))Φ(Z)+σn(x)φ(Z)…(4)
Z＝(μn(x)-f(xbest))/σn(x)
在此，φ表示标准正态分布，Φ表示标准正态累积分布，xbest是已观测的值中输入y为最佳值的输入值。
置信区间(Confidence Bound：CB)：
[数学式9]
AF2(x)＝CB(x)＝μn(x)±λσn(x)···(5)
这里，λ是系数。
在式(5)的右侧的“±”中，当使用“+”时，获得函数是基于“置信区间上界(UCB)”的获得函数，当使用“-”时，获得函数是基于“置信区间下界(LCB)”的获得函数。
在图7的步骤S210中，求出使获得函数AF(x)(参照式(4)及式(5))为最大的输入x。将得到的x作为下一个输入xi+1。
通过进行这样的处理，能够有效地得到多个参数集，该多个参数集能够使由图12所示的参照点RP和帕累托解确定的帕累托超体积中过冲量OS位于L1与L2之间的部分的超体积增大到接近能够得到作为理论最优解的多个参数集的情况的程度。
本实施方式中的设定装置600也称为“信息处理装置”。参数集PS1也称为“第一参数集”。参数集PS5也称为“第二参数集”。最初执行的步骤S220的处理也称为“第一评价处理”。经过步骤S240的处理后执行的步骤S220的处理也称为“第二评价处理”。最初执行步骤S220的处理的评价部613也称为“第一评价部”。经过步骤S240的处理后执行步骤S220的处理的评价部613也称为“第二评价部”。步骤S250的处理也称为“显示处理”。
B.实施方式2：
在实施方式2中，图7的步骤S250中的显示方式与实施方式1不同(参照图11)。实施方式2的其他方面与实施方式1相同。
图13是示出在图7的步骤S250中显示的用户界面画面I252的图。用户界面画面I252包括列表I252t和按钮B21～B25、B56、B57。
在实施方式2的步骤S250中，显示包括分别与作为帕累托解的多个参数集PS1～PS5对应的项L21～L25的列表I252t。与作为非帕累托解的参数集对应的项不包括在列表I252t中(参照图11的×)。
与参数集PS1～PS5对应的项L21～L25分别包括第一指标即动作时间OT的值及第二指标即过冲量OS的值。在列表I252t中，各项L21～L25按照动作时间OT的值的顺序排列。在图13的例子中，按照动作时间OT的值小的顺序，即按照动作时间OT的值优异的顺序，从上向下排列各项L21～L25。
通过这样的显示方式，用户能够基于各项L21～L25在列表I252t中的显示位置，从参数集PS1～PS5中容易地选择参数集。
另外，在各项L21～L25的左起第二列显示的PS1～PS5包括的数字表示动作时间OT的位次。具有最佳的动作时间OT的参数集被显示为PS1。具有最差的动作时间OT的参数集被显示为PS5。即，在列表I252t中，各项L21～L25显示为包括参数集PS1～PS5各自的第一指标的位次的显示。
按钮B21～B25是用于选择作为帕累托解的参数集的按钮。按钮B21～B25可以仅选择其中一个。
按钮B56是用于确定帕累托解的参数集PS1～PS5中通过按钮B21～B25选择的参数集的按钮。按钮B57是用于取消通过按钮B21～B25选择的参数集的按钮。
通过这样的显示方式，用户能够参考列表中的指标的位次，从参数集PS1～PS5中容易地选择参数集。
C.实施方式3：
在实施方式3中，图7的步骤S250中的显示方式与实施方式1不同(参照图11)。实施方式3的其他方面与实施方式1相同。
图14是示出在图7的步骤S250中显示的用户界面画面I253的图。用户界面画面I253包括曲线图I253g和按钮B51、B52。
按钮B51、B52的功能分别与第一实施方式中的用户界面画面I251的按钮B51、B52相同(参照图11)。
在曲线图I253g中显示表示存储在RAM630中的参数集的点。表示非帕累托解的参数集的点由×表示。表示作为帕累托解的参数集的点的一部分由空心圆表示。表示作为帕累托解的参数集的点的另一部分由黑色圆圈表示。
在曲线图I253g中，由空心圆表示的多个参数集PS1～PS4是在作为帕累托解的参数集中，针对设置在第二指标即过冲量OS的允许范围内的多个区间SS1～SS4分别选择了一个的帕累托解的参数集。在曲线图I253g中，由黑色圆圈表示的参数集是在作为帕累托解的参数集中，针对区间SS1～SS4未被选择的帕累托解的参数集。区间SS1～SS4是在第二指标即过冲量OS的允许范围内以相同的宽度设置的连续的区间。在本实施方式中，所选择的参数集PS1～PS4是在各个区间SS1～SS4中具有最接近区间的中间值的过冲量OS的参数集。曲线图I253g的其他点与曲线图I251g相同。
根据这样的显示方式，针对第二指标即过冲量OS，代表性的参数集PS1～PS4被与作为其他帕累托解的参数集进行区别，并提示给用户。因此，与没有区别地在显示器602上进行与作为帕累托解的多个参数集对应的全部显示的方式相比，能够容易地掌握显示器602中的显示。因此，用户能够基于显示器602中的显示容易地选择控制参数。
D.实施方式4：
在实施方式4中，图7的步骤S250中的显示方式与实施方式2不同(参照图13)。实施方式4的其他方面与实施方式2相同。
图15是示出在图7的步骤S250中显示的用户界面画面I254的图。用户界面画面I254包括列表I254t和按钮B41～B44、B56、B57。
按钮B56、B57的功能分别与第二实施方式中的用户界面画面I252的按钮B56、B57的功能相同(参照图13)。
在实施方式4的步骤S250中，显示包括分别与作为帕累托解的多个参数集PS1～PS4对应的项L41～L44的列表I254t。与非帕累托解的参数集对应的项不包括在列表I254t中。
与在列表I254t中显示的项L41～L44对应的参数集PS1～PS4是针对第二指标即过冲量OS设置的多个区间SS1～SS4分别选择了一个的帕累托解的参数集。在本实施方式中，参数集PS1～PS4是在区间SS1～SS4中具有最接近区间的中间值的过冲量OS的参数集(参照图14)。在作为帕累托解的参数集中，与区间SS1～SS4未被选择的帕累托解的参数集对应的项不包括在列表I254t中。列表I254t的其他方面与列表I252t相同。
通过这样的显示方式，针对第二指标即过冲量OS，代表性的参数集被提示给用户。因此，与在显示器602上进行与多个参数集对应的全部显示的方式相比，能够使显示器602中的显示简洁。因此，用户能够基于显示器602中的显示容易地选择控制参数。
E.实施方式5：
在实施方式5中，图7的步骤S250以后的处理与实施方式1不同。实施方式5的其他方面与实施方式1相同。
图16是示出在到图7的步骤S240为止的处理中得到的参数集的特性的曲线图。在图16所示的曲线图中，显示了表示存储在RAM630中的参数集的点。表示非帕累托解的参数集的点由×表示。区间SS1～SS4分别选择了一个的帕累托解的参数集由空心圆显示。表示作为其他帕累托解的参数集的点由黑色圆圈显示。如图17所示，在直到步骤S240为止的处理中得到的参数集不包括属于区间SS3的帕累托解。
图17是示出在实施方式5中对机器人的参数进行最优化的处理的流程图。图16的步骤S200～S240的处理与实施方式1中的图7的步骤S200～S240的处理相同。
图18是示出在图17的步骤S250中显示的用户界面画面I255的图。用户界面画面I255包括列表I255t、按钮B61～B64、B56～B58。列表I255t包括分别与作为帕累托解的多个参数集PS1～PS4对应的项L61～L64。项L61～L64的结构与图13所示的列表I252t的项L21～L25相同。按钮B61～B64的功能与用户界面画面I252的按钮B21～B25相同。按钮B56、B57的功能与用户界面画面I252的按钮B56～B57相同。
在实施方式5的用户界面画面I255中，在针对第二指标预定的区间中存在不包括帕累托解的区间的情况下，与按钮B58一起，进行明示该区间的“OS××mm～××mm的解较少。是否变更搜索范围进行再搜索？”的显示(参照图18的下段)。如果在针对第二指标预定的区间中不存在不包括帕累托解的区间，则不显示这样的显示及按钮B58。
用户在希望对解较少的区间进行再搜索的情况下，按下按钮B58，指示再搜索。另一方面，用户在从所显示的参数集PS1～PS4中选择参数集的情况下，选择按钮B61～B64中的任一个，按下按钮B56。
在图17的步骤S270中，CPU610判定在预定的时间内，是否从用户接收到了指定在用户界面画面I255中提示的多个参数集中的一个参数集的指示。在判定结果为Yes的情况下，处理结束。然后，将所指定的参数集从设定装置600发送到控制装置40，并存储在存储部44中(参照图2)。另一方面，在判定结果为No的情况下，处理进入步骤S280。
在步骤S280中，CPU610判定在预定的时间内是否从用户接收到了再搜索的指示(参照图18的B58)。在判定结果为No的情况下，处理返回到步骤S270。在判定结果为Yes的情况下，处理返回到步骤S210。
在步骤S280的处理之后执行的情况下，针对第二指标即过冲量OS，与在前面的步骤S280的处理之前进行的步骤S210、S220的处理相比，步骤S210、S220在更窄的范围内重复执行。具体地，对于不存在帕累托解的第二指标的区间，重复执行步骤S210～S230的处理。结果，获取多个参数集以及这些多个参数集各自的动作时间OT的值及过冲量OS的值。在图6中，将经过步骤S280实现步骤S210～S240的处理的CPU610的功能部作为“再搜索部612d”用虚线表示。
以后的处理如已经说明的那样。例如，在步骤S250中，基于所得到的多个参数集以及多个参数集各自的动作时间OT的值及过冲量OS，在显示器602上进行显示(参照图18及图13)。
通过进行这样的处理，用户在步骤S250中观察基于多个参数集的动作时间OT的值及过冲量OS的值的显示后，在其不符合希望的情况下，能够搜索更符合希望的参数集(参照图17)。
F.实施方式6：
在实施方式6中，在机器人3中，作为传感器，除了设置在臂部件A6的前端的加速度传感器S1以外，还设置有加速度传感器S2和麦克风S3。另外，在实施方式6中，图7的步骤S205、S210、S230的处理内容与第一实施方式不同。实施方式6的其他方面与实施方式1相同。
图19是示出实施方式6中的设定装置600及机器人3的结构的框图。在实施方式6中，加速度传感器S2及麦克风S3设置在机器人3的基台T上。加速度传感器S2的功能与加速度传感器S1相同。基于从加速度传感器S2得到的信息，控制装置40能够测量机器人3的基台T的振动(参照图8)。麦克风S3能够收集周围的声音。基于从麦克风S3得到的信息，控制装置40能够测量机器人3的周边的噪声等级(参照图9)。结果，在实施方式6中，能够将机器人3的基台T的振动量和机器人3的基台T的周边的噪声等级选择为第一指标或第二指标。
图20是示出在图7的步骤S205中，在设定装置600的显示器602上显示的用户界面画面I212的图。用户界面画面I212包括按钮B11～B16和选择窗D11、D12。按钮B16是用于选择机器人3的基台T的振动量即“环境振动量”作为评价控制的指标的按钮。按钮B11～B15的功能分别与第一实施方式的用户界面画面I211中的按钮B11～B15的功能相同。
但是，在实施方式6中，按钮B11～B16构成为能够同时选择其中的两个以上。在实施方式6中，按钮B11～B16在初始状态下全部被选择。用户通过在用户界面画面I212中打开或关闭按钮B11～B16，能够从过冲量、振动量、噪声等级、估计寿命、转矩比例、环境振动量中选择任何一个，或者解除该选择。
选择窗D11、D12的功能分别与第一实施方式中的用户界面画面I211中的选择窗D11、D12的功能相同(参照图10)。
在本实施方式中，图7的步骤S210的处理中的目标函数空间是基于动作时间OT和通过按钮B11～B15选择的一个以上的指标的多维空间。目标函数y＝f(x)是由参照点RP和至此得到的帕累托解确定的帕累托超体积中过冲量OS位于L1与L2之间的部分的超体积(参照图12)。通过进行这样的处理，在图7的步骤S210中，能够对三个以上的指标进行最优化处理，确定下一个参数集。
图7的步骤S220的处理与第一实施方式中的步骤S220的处理相同。然而，对通过用户界面画面I212的按钮B11～B16选择的全部指标进行测定(参照图20)。
在步骤S230中，在前面的步骤S220中评价的参数集、以及该第一指标的值及第二指标的值的全部被存储在RAM630中。
步骤S250的处理与第一实施方式中的步骤S250的处理相同。但是，在设定装置600的显示器602上显示的帕累托解是对通过按钮B11～B16选择的全部指标进行最优化处理而得到的参数集(参照图11)。通过进行这样的处理，用户能够选择对三个以上的指标都进行了最优化处理的参数集。
G.其他实施方式：
G1.其他实施方式1：
(1)在上述实施方式中，以通过机器人3的夹钳23拾取对象物W的处理为例，对动作参数44c的最优化进行了说明(参照图1及图3)。但是，参数最优化的处理并不限于拾取处理中的动作参数44c，也能够应用于其他各种处理。例如，参数最优化的处理能够应用于配置拍摄部21的处理、配置照明部22的处理。另外，参数最优化的处理也能够应用于螺钉紧固、插入、利用钻头的开孔、去毛刺、研磨、组装、产品检查等标记。
(2)在本说明书中，在技术内容的说明中，为了方便而记载为“多组输入参数”。但是，估计约束函数、目标函数的平均及分布的输入参数是连续值的情况也包括在本说明书中的“多组输入参数”中。
(3)在上述实施方式中，在最优化的动作参数44c中包括限制最大加速度a0、上限最大加速度a1、基准目标加速度Ast的斜率b、负荷修正系数CL的斜率d(参照图4和图5)。但是，被最优化的动作参数44c也可以是这些动作参数44c以外的动作参数44c，例如表示动作的起点或终点的参数或表示伺服增益的参数、以及光学参数或力控制参数等参数(参照图3)。
(4)在上述实施方式中，最优化的参数是用于控制垂直多关节型机器人的动作的参数(参照图1及图3)。但是，最优化的参数也可以是用于控制水平多关节机器人、直行机器人等其他机器人的动作的参数。例如，最优化的参数也可以是用于控制包括七个以上的动作轴的机器人的动作、双臂机器人等多臂机器人的动作的参数。一般地，包括七个以上的动作轴的机器人、多臂机器人与其他机器人相比负荷较大。因此，在对用于控制这样的机器人的动作的参数进行最优化的情况下，优选在目标函数中包括“机器人进行动作时所需要的驱动力”。
(5)上述实施方式1中，将由参照点RP和至此得到的帕累托解确定的帕累托超体积中第二指标即过冲量OS位于L1与L2之间的部分的超体积作为目标函数，进行最优化处理。但是，规定目标函数的L1、L2也可以针对第一指标确定。另外，也可以不确定这样的L1、L2，而将由参照点RP和至此得到的帕累托解确定的帕累托超体积整体作为目标函数。
(6)在上述实施方式1中，将由参照点RP和至此得到的帕累托解确定的帕累托超体积中第二指标即过冲量OS位于L1与L2之间的部分的超体积作为目标函数，进行最优化处理。但是，最优化处理的目标函数可以是包括从目标函数空间中的参照点到与各解对应的点的距离的最大值等第一指标及第二指标的其他函数。
(7)在上述实施方式中，在针对某个输入的目标函数的未观测的输出及约束函数的未观测的输出分别服从高斯分布的假设下，进行最优化。但是，目标函数的输出及约束函数的输出服从统计分布这一假设也可以使用三角分布、伽玛分布、威布尔分布等高斯分布以外的统计分布来进行。另外，也可以在目标函数的未观测的输出和约束函数的未观测的输出服从相互不同的统计分布的假设下进行处理。
另外，在本说明书中，“统计分布”意思是能够由有限个统计参数来规定整体的分布。
(8)在实施方式6中，目标函数空间是基于动作时间OT和通过按钮B11～B15选择的一个以上的指标的多维空间。目标函数y＝f(x)是由参照点RP和至此得到的帕累托解确定的帕累托超体积中过冲量OS处于L1与L2之间的部分的超体积(参照图12及图20)。但是，在对三个以上的指标进行最优化时，通过将一个以上的指标作为惩罚函数包括在目标函数中，也能够考虑该指标。
(9)在上述实施方式中，通过贝叶斯最优化，进行了针对目标函数的输入参数的最优化(参照图7的S210及图12)。但是，关于多个指标的输入参数的多目标最优化方法也可以通过NSGA-II(Non dominated-Sorting Genetic Algorithm-II：非支配排序遗传算法2)、NSGA-III(Non dominated-Sorting Genetic Algorithm-III：非支配排序遗传算法3)等其他最优化算法来进行。
(10)在上述实施方式中，在步骤S220中，实际使用参数集使机器人3动作，测定第一指标及第二指标的值(参照图7及图17)。但是，也可以使用能够再现机器人的残留振动的模拟器进行模拟，进行基于参数集的控制的评价。
(11)在上述实施方式2中，显示包括分别与作为帕累托解的多个参数集PS1～PS5对应的项L21～L25的列表I252t。在列表I252t中，按照动作时间OT的值优异的顺序从上向下排列各项L21～L25(参照图13)。但是，在列表中，也可以按照第一指标的值优异的顺序从下向上显示各项。另外，也可以按照第二指标的值优异的顺序从上向下或者从下向上显示各项。
(12)在上述实施方式6中，步骤S250的处理与第一实施方式中的步骤S250的处理相同。即，在显示器602上显示包括曲线图I251g的用户界面画面I251(参照图11)。但是，在上述实施方式6中，也可以采用能够根据用户的指示来确定所显示的曲线图的纵轴和横轴的方式。
(13)在上述实施方式中，在步骤S250的处理中，显示曲线图或列表(参照图11、图13～图15及图18)。但是，在步骤S250的处理中，也可以同时或者通过切换来显示曲线图和列表两者。另外，也可以具备能够交换曲线图的纵轴和横轴的用户界面。
(14)在上述实施方式5中，在接收到再搜索的指示后执行的步骤S210、S220中，针对第二指标即过冲量OS，与在前面的步骤S280的处理之前进行的步骤S210、S220的处理相比，在更窄的范围内重复执行(参照图17)。但是，也可以在针对第二指标的更窄的范围内进行这样的再搜索。
(15)在上述实施方式5中，在接收到再搜索的指示后执行的步骤S210、S220中，针对第二指标即过冲量OS，与在前面的步骤S280的处理之前执行的步骤S210、S220的处理相比，在更窄的范围内重复执行(参照图17)。具体地，对于不存在帕累托解的区间，重复执行步骤S210～S230的处理(参照图14)。但是，也可以设为用户能够指定再搜索的范围的方式。
G2.其他实施方式2：
在上述实施方式1中，在图7的步骤S260中，CPU610从用户接收指定多个参数集PS1～PS5中的一个参数集的指示。但是，在预定的时间内没有来自用户的指示的情况下，CPU610也可以选择作为帕累托解的参数集的一个，并发送到控制装置40。
G3.其他实施方式3：
在上述实施方式1中，在用户界面画面I211中，在显示器602上显示用于评价机器人3的控制结果的三个以上的指标(参照图10)。但是，在显示部上显示的指标也可以是动作时间和过冲量等两个。
G4.其他实施方式4：
在上述实施方式1中，参数集PS1的动作时间OT的值比参数集PS5的动作时间OT的值小。参数集PS5的过冲量OS的值比参数集PS1的过冲量OS的值小(参照图11)。但是，对于两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的第一指标的值及第二指标的值的显示时，也可以显示包括第一指标的值和第二指标的值中的一方相同的参数集的多个参数集。
G5.其他实施方式5：
在上述实施方式1中，在显示器602上显示以第一指标即动作时间OT作为横轴，以第二指标即过冲量OS作为纵轴的曲线图I251g。但是，也可以如实施方式2、4、5那样显示表(参照图13、图15及图18)。另外，也可以不是表的形式，而是针对各参数集，以不具有框的列表的形式来显示第一指标的值和第二指标的值。
G6.其他实施方式6：
在上述实施方式2中，显示包括分别与作为帕累托解的多个参数集PS1～PS5对应的项L21～L25的列表I252t。在列表I252t中，按照动作时间OT的值优异的顺序排列各项L21～L25(参照图13)。但是，各项例如也可以按照在以第一指标和第二指标作为两轴的空间中距原点的距离、距参照点RP的距离等其他基准排列显示。另外，也可以如实施方式1、3那样显示曲线图(参照图11及图14)。
G7.其他实施方式7：
在上述实施方式2的列表I252t中，在各项L21～L25的左起第二列中显示的PS1～PS5包括的数字表示动作时间OT的位次(参照图13)。但是，所显示的列表也可以不包括这样的位次。
G8.其他实施方式8：
在上述实施方式3中，在曲线图I253g中，由空心圆显示的多个参数集PS1～PS4是在作为帕累托解的参数集中，在第二指标即过冲量OS的允许范围内以相同的宽度设置的多个区间SS1～SS4分别选择了一个的帕累托解的参数集。然而，在曲线图或列表中，也可以显示与作为所有帕累托解的参数集对应的显示。
G9.其他实施方式9：
在上述实施方式5中，在接收到再搜索的指示后执行的步骤S210、S220中，针对过冲量OS，与在前面的步骤S280的处理之前执行的步骤S210、S220的处理相比，在更窄的范围内重复执行(参照图17)。但是，也可以设为不接收这样的再搜索的指示的如实施方式1～4那样的方式(参照图7)。
G10.其他实施方式10：
在上述实施方式5中，在步骤S240中，判定是否已经执行了预定次数的步骤S210～S230的处理。在实施方式1中，预定次数是3以上的数(参照图7)。另外，在曲线图I251g中由空心圆显示的参数集PS1～PS5由存储在RAM630中的参数集中的作为帕累托解的三个以上的参数集构成。但是，通过步骤S210～S230的处理确定的参数集的数量也可以是2个。另外，通过步骤S210～S230的处理确定的参数集的数量也可以是5个、10个、100个等其他数量。在步骤S240中判定的重复次数的阈值能够根据求出的参数集的数量来确定。
另外，例如在限定第二指标的范围进行再搜索的情况下，也可以仅显示进行再搜索的结果得到的使第一指标最小的一个解参数集的显示(参照图17的S280)。同样地，在限定第一指标的范围进行再搜索的情况下，也可以仅显示进行再搜索的结果得到的使第二指标最小的一个解参数集的显示。
H.其他实施方式：
本公开并不限于上述实施方式，可以在不脱离本发明的主旨的范围内以各种方式实现。例如，本公开也可以通过以下方式实现。为了解决本公开的课题的一部分或全部，或者为了实现本公开的效果的一部分或全部，可以适当替换或组合与以下记载的各方式中的技术特征对应的上述实施方式中的技术特征。另外，如果该技术特征没有作为本说明书中必须的特征进行说明，则可以适当删除。
(1)根据本公开的一个方式，提供了一种进行机器人的参数相关的显示的方法。该方法包括：(a)确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标的工序；(b)获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集使所述机器人动作的情况下的所述第一指标的值及所述第二指标的值的工序；(c)基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用以包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，确定新的参数集的工序；(d)获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作的情况下的所述第一指标的值及所述第二指标的值的工序；(e)重复执行所述工序(c)及(d)，获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的工序；(f)对于所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示的工序，所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
根据该方式，用户能够基于基于两个以上的参数集的第一指标的值及第二指标的值的显示，从两个以上的参数集中选择能够实现第一指标及第二指标均能够满足的值的参数集。
(2)上述方法可以是如下方式：进一步包括(g)从用户接收指定所述两个以上的参数集中的一个参数集的指示的工序。
根据该方式，能够确定反映了用户的意图的一个参数集。
(3)上述方法可以是如下方式：所述工序(a)包括：在所述显示部上显示用于评价所述机器人的控制结果的三个以上的指标的工序；根据来自用户的指示，从所述三个以上的指标中确定所述第一指标和所述第二指标的工序。
根据该方式，能够在工序(f)中向用户提示能够实现反映了用户的意图的性能的参数集。
(4)上述方法可以是如下方式：所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异，所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
根据该方式，用户能够观察基于对第一指标发挥优异性能的参数集和对第二指标发挥优异性能的参数集的显示来选择参数集。
(5)上述方法可以是如下方式：所述工序(f)包括基于所述两个以上的参数集的所述第一指标的值及所述第二指标的值，在所述显示部上显示曲线图的工序。
根据该方式，用户能够基于曲线图的显示容易地理解两个以上的参数集各自的特性。因此，能够容易地从两个以上的参数集中选择能够实现第一指标及第二指标均能够满足的值的参数集。
(6)上述方法可以是如下方式：所述工序(f)包括显示列表的工序，该列表包括分别与所述两个以上的参数集对应的项，该项包括所述第一指标的值及所述第二指标的值，所述各项按照所述第一指标的值或所述第二指标的值的顺序排列。
根据该方式，用户能够基于各项的列表中的显示位置，从两个以上的参数集中容易地选择参数集。
(7)上述方法可以是如下方式：所述各项包括所述两个以上的参数集各自的所述第一指标的位次和所述两个以上的参数集各自的所述第二指标的位次中的至少一方。
根据该方式，用户能够参考表中的指标的位次，从两个以上的参数集中容易地选择参数集。
(8)上述方法可以是如下方式：所述两个以上的参数集由针对所述第一指标设置的多个区间分别选择了一个的帕累托解的参数集，或者针对所述第二指标设置的多个区间分别选择了一个的帕累托解的参数集构成。
根据该方式，针对第一指标或第二指标，向用户提示代表性的参数集。因此，与在显示部进行与多个参数集对应的全部显示的方式相比，能够使显示部上的显示简洁。因此，用户能够基于显示部上的显示容易地选择参数。
(9)上述方法可以是如下方式：进一步包括：(h)在所述工序(f)后，根据来自用户的再搜索的指示，针对参数集的所述第一指标和所述第二指标中的至少一方，与至此进行的所述工序(c)及(d)的处理相比，在更窄的范围内重复执行所述工序(c)及(d)，获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的工序；(i)对在所述工序(h)中得到的多个参数集执行所述工序(f)的工序。
根据该方式，用户能够在观察基于工序(f)的两个以上的参数集的第一指标的值及第二指标的值的显示后，搜索更符合希望的参数集。
(10)上述方法可以是如下方式：所述两个以上的参数集由所述多个参数集中作为帕累托解的三个以上的参数集构成。
根据该方式，在显示部进行基于具有最佳的第一指标的值的参数集及具有最佳的第二指标的值的参数集以外的参数集的显示。因此，用户能够基于显示部上的显示，选择具有最佳的第一指标的值的参数集及具有最佳的第二指标的值的参数集以外的参数集。因此，与在显示部进行仅基于具有最佳的第一指标的值的参数集及具有最佳的第二指标的值的参数集的显示的方式相比，用户能够选择能够实现第一指标及第二指标均能够满足的值的参数集的可能性较高。
(11)根据本公开的其他方式，提供了用于使计算机进行机器人的参数相关的显示的程序。该程序具有：第一功能，确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标；第二功能，获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集使所述机器人动作的情况下的所述第一指标的值及所述第二指标的值；第三功能，基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用以包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，确定新的参数集；第四功能，获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作的情况下的所述第一指标的值及所述第二指标的值；第五功能，重复执行确定所述新的参数集的功能及获取所述第一指标的值及所述第二指标的值的功能，获取所述多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；第六功能，是对于所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示的功能，所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
(12)上述方式的程序可以是如下方式：所述第一功能包括：在所述显示部上显示用于评价所述机器人的控制结果的三个以上的指标的功能；根据来自用户的指示，从所述三个以上的指标中确定所述第一指标和所述第二指标的功能。
(13)上述方式的程序可以是如下方式：所述第六功能包括基于所述两个以上的参数集的所述第一指标的值及所述第二指标的值，在所述显示部上显示曲线图的功能。
(14)上述方式的程序可以是如下方式：所述两个以上的参数集由针对所述第一指标设置的多个区间分别选择了一个的帕累托解的参数集，或者针对所述第二指标设置的多个区间分别选择了一个的帕累托解的参数集构成。
(15)上述方式的程序可以是如下方式：使所述计算机进一步实现：第七功能，在执行所述第六功能后，根据来自用户的再搜索的指示，针对参数集的所述第一指标和所述第二指标中的至少一方，与至此进行的所述第三功能及所述第四功能的处理相比，在更窄的范围内重复执行所述第三功能及所述第四功能的处理，获取所述多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；第八功能，对在所述第七功能的处理中得到的多个参数集执行所述第六功能。
(16)根据本公开的其他方式，提供了一种进行机器人的参数相关的显示的信息处理装置。该信息处理装置具备：指标确定部，确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标；第一评价部，执行第一评价处理，获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集使所述机器人动作的情况下的所述第一指标的值及所述第二指标的值；新参数确定部，执行新参数确定处理，基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用以包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，确定新的参数集；第二评价部，执行第二评价处理，获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作的情况下的所述第一指标的值及所述第二指标的值；参数获取部，重复执行所述新参数确定部的所述新参数确定处理和所述第二评价部的所述第二评价处理，获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；显示控制部，是执行显示处理的显示控制部，针对所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示，所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
(17)上述方式的信息处理装置可以是如下方式：所述指标确定部执行在所述显示部上显示用于评价所述机器人的控制结果的三个以上的指标的处理；根据来自用户的指示，从所述三个以上的指标中确定所述第一指标和所述第二指标的处理。
(18)上述方式的信息处理装置可以是如下方式：所述显示控制部基于所述两个以上的参数集的所述第一指标的值及所述第二指标的值，在所述显示部上显示曲线图。
(19)上述方式的信息处理装置可以是如下方式：所述两个以上的参数集由针对所述第一指标设置的多个区间分别选择了一个的帕累托解的参数集，或者针对所述第二指标设置的多个区间分别选择了一个的帕累托解的参数集构成。
(20)上述方式的信息处理装置可以是如下方式：进一步具备再搜索部，在所述显示控制部的所述显示处理后，根据来自用户的再搜索的指示，针对参数集的所述第一指标和所述第二指标中的至少一方，与至此进行的所述新参数确定部的所述新参数确定处理及第二评价部的所述第二评价处理相比，在更窄的范围内重复执行所述新参数确定部的所述新参数确定处理及第二评价部的所述第二评价处理，获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值，所述显示控制部对由所述再搜索部得到的多个参数集执行所述显示处理。
本公开也可以以上述以外的各种方式实现。例如，能够以机器人系统的控制装置、用于实现该控制装置的功能的计算机程序、记录了该计算机程序的非临时的记录介质等方式实现。

Claims (20)

1.一种参数显示方法，其特征在于，是进行与机器人的参数相关的显示的方法，包括：
工序(a)，确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标；
工序(b)，获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集来使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；
工序(c)，基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用将包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，来确定新的参数集；
工序(d)，获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；
工序(e)，重复执行所述工序(c)及工序(d)，获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；以及
工序(f)，对于所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示，其中，
所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，
所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：
所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；
所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
2.根据权利要求1所述的参数显示方法，其特征在于，
所述参数显示方法还包括：工序(g)，从用户接收用于指定所述两个以上的参数集中的一个参数集的指示。
3.根据权利要求1所述的参数显示方法，其特征在于，
所述工序(a)包括：
在所述显示部显示用于评价所述机器人的控制结果的三个以上的指标的工序；以及
根据来自用户的指示，从所述三个以上的指标中确定所述第一指标和所述第二指标的工序。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的参数显示方法，其特征在于，
所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异，
所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的参数显示方法，其特征在于，
所述工序(f)包括如下工序：基于所述两个以上的参数集的所述第一指标的值及所述第二指标的值，在所述显示部显示曲线图。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的参数显示方法，其特征在于，
所述工序(f)包括显示列表的工序，
所述列表包括与所述两个以上的参数集分别对应且包括所述第一指标的值及所述第二指标的值的项，各项按照所述第一指标的值或所述第二指标的值的顺序排列。
7.根据权利要求6所述的参数显示方法，其特征在于，
所述各项包括所述两个以上的参数集各自的所述第一指标的位次和所述两个以上的参数集各自的所述第二指标的位次中的至少一方。
8.根据权利要求1至3中任一项所述的参数显示方法，其特征在于，
所述两个以上的参数集由针对对所述第一指标设置的多个区间分别逐一选择出的帕累托解的参数集，或者针对对所述第二指标设置的多个区间分别逐一选择出的帕累托解的参数集构成。
9.根据权利要求1至3中任一项所述的参数显示方法，其特征在于，
所述参数显示方法还包括：
工序(h)，在所述工序(f)后，根据来自用户的再搜索的指示，对于参数集的所述第一指标和所述第二指标中的至少一方，在与至此已进行的所述工序(c)及工序(d)的处理相比更窄的范围内重复执行所述工序(c)及工序(d)，来获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；以及
工序(i)，对在所述工序(h)中得到的多个参数集执行所述工序(f)。
10.根据权利要求1至3中任一项所述的参数显示方法，其特征在于，
所述两个以上的参数集由所述多个参数集中的作为帕累托解的三个以上的参数集构成。
11.一种存储介质，其特征在于，存储有用于使计算机进行机器人的参数相关的显示的程序，该程序用于使所述计算机实现：
第一功能，确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标；
第二功能，获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集来使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；
第三功能，基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用将包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，来确定新的参数集；
第四功能，获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；
第五功能，重复执行确定所述新的参数集的功能及获取所述第一指标的值及所述第二指标的值的功能，获取所述多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；以及
第六功能，对于所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示，其中，
所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，
所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：
所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；
所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
12.根据权利要求11所述的存储介质，其特征在于，
所述第一功能包括：
在所述显示部显示用于评价所述机器人的控制结果的三个以上的指标的功能；以及
根据来自用户的指示，从所述三个以上的指标中确定所述第一指标和所述第二指标的功能。
13.根据权利要求11所述的存储介质，其特征在于，
所述第六功能包括如下功能：基于所述两个以上的参数集的所述第一指标的值及所述第二指标的值，在所述显示部显示曲线图。
14.根据权利要求11至13中任一项所述的存储介质，其特征在于，
所述两个以上的参数集由针对对所述第一指标设置的多个区间分别逐一选择出的帕累托解的参数集，或者针对对所述第二指标设置的多个区间分别逐一选择出的帕累托解的参数集构成。
15.根据权利要求11至13中任一项所述的存储介质，其特征在于，使所述计算机进一步实现：
第七功能，在执行所述第六功能后，根据来自用户的再搜索的指示，对于参数集的所述第一指标和所述第二指标中的至少一方，在与至此进行的所述第三功能及所述第四功能的处理相比更窄的范围内重复执行所述第三功能及所述第四功能的处理，来获取所述多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；以及
第八功能，对在所述第七功能的处理中得到的多个参数集执行所述第六功能。
16.一种信息处理装置，其特征在于，是进行机器人的参数相关的显示的信息处理装置，并具备：
指标确定部，确定用于评价机器人的控制结果的第一指标和第二指标；
第一评价部，执行如下第一评价处理：获取在使用用于控制所述机器人的某个参数集使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；
新参数确定部，执行如下新参数确定处理：基于所述参数集以及所获取的所述第一指标的值及所述第二指标的值，使用将包括所述第一指标及所述第二指标的函数作为目标函数的多目标最优化方法，来确定新的参数集；
第二评价部，执行如下第二评价处理：获取在使用所述新的参数集使所述机器人动作时的所述第一指标的值及所述第二指标的值；
参数获取部，重复执行基于所述新参数确定部的所述新参数确定处理和基于所述第二评价部的所述第二评价处理，来获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值；以及
显示控制部，执行对于所述多个参数集中的两个以上的参数集，在显示部进行基于各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值的显示的显示处理，其中，
所述两个以上的参数集包括第一参数集和第二参数集，
所述第一参数集和所述第二参数集满足以下两种情况中的至少一种：
所述第一参数集的所述第一指标的值比所述第二参数集的所述第一指标的值优异；
所述第二参数集的所述第二指标的值比所述第一参数集的所述第二指标的值优异。
17.根据权利要求16所述的信息处理装置，其特征在于，
所述指标确定部执行：
在所述显示部显示用于评价所述机器人的控制结果的三个以上的指标的处理；以及
根据来自用户的指示，从所述三个以上的指标中确定所述第一指标和所述第二指标的处理。
18.根据权利要求16所述的信息处理装置，其特征在于，
所述显示控制部基于所述两个以上的参数集的所述第一指标的值及所述第二指标的值，在所述显示部显示曲线图。
19.根据权利要求16至18中任一项所述的信息处理装置，其特征在于，
所述两个以上的参数集由针对对所述第一指标设置的多个区间分别逐一选择出的帕累托解的参数集，或者针对对所述第二指标设置的多个区间分别逐一选择出的帕累托解的参数集构成。
20.根据权利要求16至18中任一项所述的信息处理装置，其特征在于，
所述信息处理装置还具备再搜索部，
所述再搜索部在所述显示控制部的所述显示处理后，根据来自用户的再搜索的指示，对于参数集的所述第一指标和所述第二指标中的至少一方，在与至此进行的所述新参数确定部的所述新参数确定处理及第二评价部的所述第二评价处理相比更窄的范围内重复执行所述新参数确定部的所述新参数确定处理及第二评价部的所述第二评价处理，来获取多个参数集以及所述多个参数集各自的所述第一指标的值及所述第二指标的值，
所述显示控制部对由所述再搜索部得到的多个参数集执行所述显示处理。
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